Google最新NAACL2022《使用文本编辑模型生成文本》教程，附235页ppt以及视频

文本编辑模型最近已经成为seq2seq模型在单语言文本生成任务(如语法错误纠正、文本简化和样式转移)中的重要替代方案。这些任务有一个共同的特点——它们在源文本和目标文本之间表现出大量的文本重叠。

文本编辑模型利用了这一观察结果，并通过预测应用于源序列的编辑操作来生成输出。相反，seq2seq模型从头开始逐字生成输出，因此在推断时速度很慢。文本编辑模型比seq2seq模型有几个优点，包括更快的推理速度、更高的样本效率、更好的输出控制和可解释性。

本教程提供了基于文本编辑的模型的全面概述，以及分析其优缺点的当前最先进的方法。我们讨论了与部署相关的挑战，以及这些模型如何帮助减轻幻觉和偏见，这两者都是文本生成领域的紧迫挑战。

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